As has been mentioned previously, S

As has been mentioned previously, SMOTE is one of the most well-known and widely used re-sampling techniques, how- ever it may still have problems with some distributions of data. Two different generalizations of SMOTE have been proposed in the literature in order to improve final classification performance: change-direction and filtering-based methods – for the evaluation and discussion of their limitations see also [37]. The former, however, may present several important drawbacks when imbalanced datasets are suffering from noisy and borderline examples

Kết quả (Việt) 1:

Như đã được đề cập trước đó, SMOTE là một trong những nổi tiếng nhất và sử dụng rộng rãi tái lấy mẫu kỹ thuật, như thế nào-bao giờ nó có thể vẫn còn có vấn đề với một số phân phối dữ liệu. Hai chung chung khác nhau của SMOTE đã được đề xuất trong văn học để cải thiện hiệu suất cuối cùng phân loại: thay đổi hướng và lọc dựa trên phương pháp-để đánh giá và thảo luận về các giới hạn của họ xem thêm [37]. Trước đây, Tuy nhiên, có thể trình bày một số nhược điểm quan trọng khi mất cân bằng datasets đang đau khổ từ ví dụ ồn ào và đường biên giới

Kết quả (Việt) 2:

Như đã đề cập trước đây, đập là một trong những kỹ thuật tái lấy mẫu nổi tiếng nhất và được sử dụng rộng rãi, tuy nhiên nó vẫn có thể có vấn đề với một số phân phối dữ liệu. Hai khái quát khác nhau của đập đã được đề xuất trong văn học để cải thiện hiệu suất thức phân loại: thay đổi định hướng và phương pháp lọc dựa trên - cho việc đánh giá và thảo luận về những hạn chế của họ cũng [37] xem. Các cựu, tuy nhiên, có thể trình bày một số nhược điểm quan trọng khi tập dữ liệu mất cân bằng đang bị ví dụ ồn ào và đường biên giới